本書的寫作初衷是，從學(xué)者的角度，用一種通俗易懂的方式，將基于深度學(xué)習(xí)的目標(biāo)檢測(cè)的相關(guān)論文中的理論和方法呈現(xiàn)給讀者，同時(shí)針對(duì)作者在深度學(xué)習(xí)教學(xué)過程中遇到的難點(diǎn)，進(jìn)行深入的分析和講解。本書側(cè)重對(duì)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的介紹，而深度學(xué)習(xí)的內(nèi)容不止于此。所以，作者將深度學(xué)習(xí)分為有監(jiān)督學(xué)習(xí)、無監(jiān)督學(xué)習(xí)和強(qiáng)化學(xué)習(xí)三類，將圖像分類、目標(biāo)檢測(cè)、

本書基于備受讀者推崇的王樹森“深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)”系列公開視頻課，專門解決“入門深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)難”的問題。 本書的獨(dú)特之處在于：第一，知識(shí)精簡，剔除一切不必要的概念和公式，學(xué)起來輕松；第二，內(nèi)容新穎，聚焦近10年深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)領(lǐng)域的突破，讓你一上手就緊跟最新技術(shù)。本書系統(tǒng)講解深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)的原理與實(shí)現(xiàn)，但不回避數(shù)學(xué)公式和各種模型

機(jī)器學(xué)習(xí)是人工智能的重要技術(shù)基礎(chǔ)，涉及的內(nèi)容十分廣泛。本書涵蓋了機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)知識(shí)，主要包括機(jī)器學(xué)習(xí)的概述、統(tǒng)計(jì)學(xué)基礎(chǔ)、分類、聚類、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、貝葉斯網(wǎng)絡(luò)、支持向量機(jī)、文本分析、分布式機(jī)器學(xué)習(xí)算法等經(jīng)典的機(jī)器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)知識(shí)，還包括卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)、目標(biāo)檢測(cè)、自編碼器等深度學(xué)習(xí)的內(nèi)容。此外，

機(jī)器學(xué)習(xí)是人工智能的重要方向之一，對(duì)提升各行業(yè)的智能化程度正在起越來越大的作用。本書通過凝練機(jī)器學(xué)習(xí)的核心思想與方法，綜合介紹了Python、常用庫和相關(guān)工具，以及機(jī)器學(xué)習(xí)的原理與實(shí)現(xiàn)，囊括了機(jī)器學(xué)習(xí)與行業(yè)相結(jié)合的實(shí)例，可讓沒有深厚計(jì)算機(jī)、編程背景的讀者在有限的時(shí)間內(nèi)掌握機(jī)器學(xué)習(xí)的相關(guān)知識(shí)和應(yīng)用工具。本書各部分的比例適

本書從理論結(jié)合實(shí)踐編程來學(xué)習(xí)推薦系統(tǒng)。由淺入深，先基礎(chǔ)后進(jìn)階，先理論后實(shí)踐，先主流后推導(dǎo)。第1章較為簡單，僅初步帶領(lǐng)大家了解什么是推薦系統(tǒng)及推薦系統(tǒng)的簡史。第2章到第5章介紹的是主流的推薦算法及推薦算法的推導(dǎo)過程，這部分是本書的核心，每個(gè)算法都描述的非常詳細(xì)且有具體代碼幫助大家理解，深度學(xué)習(xí)的框架將采用PyTorch。

面向MATLAB工具箱的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（第4版）

袁紅春,男,博士,教授,博士生導(dǎo)師,1971年1月生。 人工智能（ArtificialIntelligence）是研究、開發(fā)用于模擬、延伸和擴(kuò)展人的智能的理論、方法、技術(shù)及應(yīng)用系統(tǒng)的一門新的技術(shù)科學(xué)。它是計(jì)算機(jī)科學(xué)的一個(gè)分支，它企圖了解智能的實(shí)質(zhì)，并生產(chǎn)出一種新的能以人類智能相似的方式做出反應(yīng)的智能機(jī)器，該領(lǐng)域的研究包

本書屬于人工智能與區(qū)塊鏈原理及應(yīng)用方面的著作。主要包括區(qū)塊鏈與人工智概述，區(qū)塊鏈與下一代人工智能，區(qū)塊鏈的發(fā)展，區(qū)塊鏈體系架構(gòu)，區(qū)塊鏈與人工智能數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展，區(qū)塊鏈與人工智能技術(shù)的融合，人工智能技術(shù)發(fā)展的困境，密碼學(xué)與安全技術(shù)，基于區(qū)塊鏈架構(gòu)的商業(yè)應(yīng)用，區(qū)塊鏈與人工智能融合的行業(yè)應(yīng)用，區(qū)塊鏈的未來發(fā)展等內(nèi)容。

本書共分8章，內(nèi)容涉及物聯(lián)網(wǎng)“端-管-云”全鏈路開發(fā)流程。第1章介紹物聯(lián)網(wǎng)發(fā)展趨勢(shì)、應(yīng)用架構(gòu)、典型應(yīng)用和相關(guān)學(xué)術(shù)研究及前沿問題；第2、3章分別從硬件平臺(tái)和操作系統(tǒng)的角度介紹物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備端開發(fā)；第4、5章分別介紹物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用中常用的低功耗短距離協(xié)議及低功耗廣域網(wǎng)；第6、7章分別介紹主流的物聯(lián)網(wǎng)云平臺(tái)和物聯(lián)網(wǎng)云-端一體開發(fā)平臺(tái)

●本書首先介紹AI與AI安全的發(fā)展起源、世界主要經(jīng)濟(jì)體的AI發(fā)展戰(zhàn)略規(guī)劃，給出AI安全技術(shù)發(fā)展脈絡(luò)和框架，并從AI安全實(shí)戰(zhàn)出發(fā)，重點(diǎn)圍繞對(duì)抗樣本、數(shù)據(jù)投毒、模型后門等攻擊技術(shù)進(jìn)行案例剖析和技術(shù)講解；然后對(duì)預(yù)訓(xùn)練模型中的風(fēng)險(xiǎn)和防御、AI數(shù)據(jù)隱私竊取攻擊技術(shù)、AI應(yīng)用失控的風(fēng)險(xiǎn)和防御進(jìn)行詳細(xì)分析，并佐以實(shí)戰(zhàn)案例和數(shù)據(jù)；最后